host ::
| Hlavní stránka > Konferenční materiály > Příspěvky z konference > A Nonparametric Bootstrap Comparison of Variances of Robust Regression Estimators. |
Název:
A Nonparametric Bootstrap Comparison of Variances of Robust Regression Estimators.
Autoři: Kalina, Jan ; Tobišková, Nicole ; Tichavský, Jan
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Konference/Akce: MME 2019: International Conference on Mathematical Methods in Economics /37./, České Budějovice (CZ), 20190911
Rok: 2019
Jazyk: eng
Abstrakt: While various robust regression estimators are available for the standard linear regression model, performance comparisons of individual robust estimators over real or simulated datasets seem to be still lacking. In general, a reliable robust estimator of regression parameters should be consistent and at the same time should have a relatively small variability, i.e. the variances of individual regression parameters should be small. The aim of this paper is to compare the variability of S-estimators, MM-estimators, least trimmed squares, and least weighted squares estimators. While they all are consistent under general assumptions, the asymptotic covariance matrix of the least weighted squares remains infeasible, because the only available formula for its computation depends on the unknown random errors. Thus, we take resort to a nonparametric bootstrap comparison of variability of different robust regression estimators. It turns out that the best results are obtained either with MM-estimators, or with the least weighted squares with suitable weights. The latter estimator is especially recommendable for small sample sizes.
Klíčová slova: bootstrap; least weighted squares; linear regression; outliers; robustness
Číslo projektu: GA19-05704S (CEP), GA17-01251S (CEP)
Poskytovatel projektu: GA ČR, GA ČR
Zdrojový dokument: Conference Proceedings. 37th International Conference on Mathematical Methods in Economics 2019, ISBN 978-80-7394-760-6
Instituce: Ústav informatiky AV ČR (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dokument je dostupný na externích webových stránkách.
Externí umístění souboru: https://mme2019.ef.jcu.cz/files/conference_proceedings.pdf
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11104/0300321
Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-403664
Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Věda a výzkum > AV ČR > Ústav informatiky
Konferenční materiály > Příspěvky z konference
Autoři: Kalina, Jan ; Tobišková, Nicole ; Tichavský, Jan
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Konference/Akce: MME 2019: International Conference on Mathematical Methods in Economics /37./, České Budějovice (CZ), 20190911
Rok: 2019
Jazyk: eng
Abstrakt: While various robust regression estimators are available for the standard linear regression model, performance comparisons of individual robust estimators over real or simulated datasets seem to be still lacking. In general, a reliable robust estimator of regression parameters should be consistent and at the same time should have a relatively small variability, i.e. the variances of individual regression parameters should be small. The aim of this paper is to compare the variability of S-estimators, MM-estimators, least trimmed squares, and least weighted squares estimators. While they all are consistent under general assumptions, the asymptotic covariance matrix of the least weighted squares remains infeasible, because the only available formula for its computation depends on the unknown random errors. Thus, we take resort to a nonparametric bootstrap comparison of variability of different robust regression estimators. It turns out that the best results are obtained either with MM-estimators, or with the least weighted squares with suitable weights. The latter estimator is especially recommendable for small sample sizes.
Klíčová slova: bootstrap; least weighted squares; linear regression; outliers; robustness
Číslo projektu: GA19-05704S (CEP), GA17-01251S (CEP)
Poskytovatel projektu: GA ČR, GA ČR
Zdrojový dokument: Conference Proceedings. 37th International Conference on Mathematical Methods in Economics 2019, ISBN 978-80-7394-760-6
Instituce: Ústav informatiky AV ČR (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dokument je dostupný na externích webových stránkách.
Externí umístění souboru: https://mme2019.ef.jcu.cz/files/conference_proceedings.pdf
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11104/0300321
Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-403664
Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Věda a výzkum > AV ČR > Ústav informatiky
Konferenční materiály > Příspěvky z konference
Záznam vytvořen dne 2019-10-19, naposledy upraven 2023-12-06.